Daneyên nirxandinê di pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Ew têgihîştinên hêja peyda dike ka model çiqasî baş tevdigere û di nirxandina bandora wê de di çareserkirina pirsgirêka hatî dayîn de dibe alîkar. Di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Google Cloud û amûrên Google-ê de ji bo Fêrbûna Makîneyê, daneyên nirxandinê wekî navgînek ji bo nirxandina rastbûn, rastbûn, bibîrxistin, û pîvanên performansa din ên modelê re xizmet dike.
Yek ji karanîna bingehîn a daneyên nirxandinê nirxandina hêza pêşbîniyê ya modela fêrbûna makîneyê ye. Bi danberhevkirina encamên pêşbînkirî yên modelê bi nirxên rastîn ên erdê re, em dikarin diyar bikin ka model çiqasî dikare li daneyên nû, yên nedîtî giştî bike. Ev pêvajo bi gelemperî wekî nirxandin an pejirandina modelê tê zanîn. Daneyên nirxandinê wekî pîvanek ku performansa modelê li hember tê pîvandin tevdigere, ku rê dide me ku em di derbarê bandora wê de biryarên agahdar bistînin.
Daneyên nirxandinê jî di tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel an sînorên modelê de dibe alîkar. Bi analîzkirina cûdahiyên di navbera nirxên pêşbînîkirî û rastîn de, em dikarin li ser deverên ku modela dibe ku kêm be têgihiştinê bistînin. Ev dikare rewşên ku modêl berbi hin çînan ve girêdayî ye an jî gelemperîkirina nebaş nîşan dide. Bi têgihiştina van sînoran, em dikarin gavên guncan bavêjin da ku performansa modelê baştir bikin.
Wekî din, daneyên nirxandinê di berhevkirina modelên cûda an algorîtmayên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîze. Bi nirxandina gelek modelan bi karanîna heman daneyên nirxandinê, em dikarin bi rengek objektîf performansa wan bidin ber hev û ya ku herî baş li gorî daxwazên me tê hilbijêrin hilbijêrin. Ev pêvajo, wekî hilbijartina modelê tê zanîn, dihêle ku em ji bo pirsgirêkek diyar modela herî bi bandor nas bikin.
Google Cloud Machine Learning amûr û teknîkên cihêreng peyda dike da ku performansa modelên fêrbûna makîneyê binirxîne. Mînakî, pirtûkxaneya TensorFlow, ku bi berfirehî ji bo peywirên fêrbûna makîneyê tê bikar anîn, fonksiyonên ji bo hesabkirina rastbûn, rastbûn, bibîrxistin, û pîvanên din ên nirxandinê pêşkêşî dike. Van metrîkan tedbîrên mîqdar peyda dikin ka model çiqasî baş tevdigere û dikare were bikar anîn da ku kalîteya wê ya giştî binirxîne.
Bi kurtasî, daneyên nirxandinê ji bo pîvandina performansa modelek fêrbûna makîneyê pêdivî ye. Ew di nirxandina hêza pêşbîniya modelê de, naskirina sînoran, û berhevdana modelên cihêreng dibe alîkar. Bi karanîna daneyên nirxandinê, em dikarin di derbarê bandorkeriya modelên fêrbûna makîneya xwe de biryarên agahdar bidin û performansa wan baştir bikin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin